Halcon connection
时间: 2025-03-25 07:13:26 浏览: 41
### Halcon 中的 `connection` 算子及其应用
在 HALCON 软件中,`connection` 是一种用于分割和分析图像区域的重要工具。它能够将输入的二值化区域分解成多个互不相连的部分,并返回这些部分作为独立的对象集合[^2]。
#### 前景与背景的不同连通性定义
当处理图像时,通常会遇到如何定义前景和背景的问题。对于不同的应用场景,可以选择适合的连通性设置来优化结果。例如,在某些情况下,可以采用 **8 连通** 来描述前景对象,而使用 **4 连通** 描述背景;反之亦然。这种灵活性允许更精确地控制哪些像素被认为是相邻的并属于同一对象[^1]。
以下是基于不同连通性的代码示例:
```hdevelop
* 使用 8 连通定义前景,4 连通定义背景
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 700, 700, 'black', WindowHandle)
read_image (Image, 'path_to_your_image')
threshold (Image, Region, 128, 255) * 设置阈值提取感兴趣区域
set_system ('neighborhood_8_connectivity', 'true') * 启用 8 邻域模式
connection (Region, ConnectedRegions) * 对区域进行连接分析
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 100, 99999) * 筛选特定大小的目标
```
上述代码片段展示了如何通过调整系统的邻接参数 (`neighborhood_8_connectivity`) 实现对前景区块的有效分离[^3]。
#### 处理实际案例中的多目标检测
假设我们有一张复杂场景下的图片需要识别其中所有的孤立物体,则可以通过如下方式完成操作:
```hdevelop
* 加载测试图像
read_image (ImageTest, 'complex_scene')
* 应用全局阈值方法获取初步轮廓
threshold (ImageTest, BinaryRegion, 128, 255)
* 执行形态学腐蚀减少噪声影响
erosion_circle(BinaryRegion, ErodedRegion, 2.0)
* 利用 connection 函数拆分各个单独实体
connection(ErodedRegion, SeparatedObjects)
* 统计最终得到多少个有效个体
count_obj(SeparatedObjects, NumberOfObjects)
disp_message (WindowHandle, 'Detected objects:' + NumberOfObjects, 'window', 12, 12, 'green', 'true')
```
此脚本不仅实现了基本的功能需求——即找到所有可能存在的离散单元体,还额外加入了预处理步骤以提高鲁棒性和准确性[^4]。
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